\section{引言}

在全球气候变化背景下，极端天气事件的频率与强度显著增长 。联合国IPCC第六次评估报告明确指出，全球多数陆地区域的强降水事件已在增加，并预测全球温度的持续升高将进一步加剧这一趋势，从而深刻影响区域水循环并加大洪涝风险\cite{ipcc2001summary}。例如，2020年中国南方地区的特大洪水便波及了27个省（区、市），造成了巨大的经济损失和广泛的社会影响\cite{李莹20222001}。洪涝灾害已成为威胁社会经济、区域发展与国家粮食安全的核心气象灾害，因此，社会迫切需要更精准、快速的灾情监测与响应科技手段 。

遥感技术凭借其观测范围广、数据更新快等优势，已成为洪水监测的关键工具\cite{klemas2015remote}，主要通过分析光学或SAR影像进行水体提取与淹没分析\cite{DQXX202310002}。然而，像水体指数法、阈值分割法等传统遥感影像处理方法存在明显不足 。这些方法高度依赖人工干预和专业知识，主观性强且效率低下\cite{notti2018potential}，复杂的处理流程难以实现自动化，在与防汛平台集成时存在困难，难以满足应急响应对时效性的要求\cite{munawar2022remote}。此外，传统算法对图像噪声和城市阴影、植被等复杂地物敏感，易导致错分漏分，且其基于静态特征提取的本质，难以捕捉洪水动态演变过程。因此，寻求更智能、更实时的防汛新方案，以突破传统遥感技术的局限，正成为遥感领域的新趋势。

近年来，以深度学习为核心的人工智能（AI）技术取得突破，从根本上改变了遥感数据的解译方式，赋予其动态识别与预测的能力。以U-Net、DeepLab等为代表的深度学习模型，通过端到端的训练自动学习遥感图像的多层次特征，无需设计复杂的提取规则，显著提升了水体、淹没范围等目标识别的精度和自动化水平\cite{zhang2023mu}。同时，通过引入LSTM、Transformer等模型来分析多时相遥感数据，使得捕捉洪水的时空演化规律、实现从“监测”到“预测”的跨越成为可能\cite{徐源浩2020基于长短时记忆}。问题的核心已从数据获取转变为如何从海量数据中高效、智能地提取决策信息，AI技术正在为应对洪涝挑战提供前所未有的机遇。

面对AI技术为遥感防汛带来的深刻变革，我们系统性地梳理这一交叉领域的研究现状、关键技术、挑战与未来趋势具有重要的理论与实践意义。本文旨在聚焦“AI+遥感”在防汛领域的应用，系统性地回答AI如何从数据、算法和系统层面赋能遥感，在防汛业务全流程中取得了哪些进展，以及在技术落地过程中面临的挑战和未来的发展方向等核心问题。本研究期望为灾害管理、水利工程、遥感科学及人工智能等领域的研究者、开发者与决策者，提供一个全面且有价值的知识框架和技术视角。全文将围绕AI赋能遥感的关键技术、应用现状、挑战与未来趋势展开，最后倡导政产学研深度融合，以加速技术创新与应用落地。


